Үлкен деректерді талдау экономикамызды қалай өзгертеді

Сатып алушылар пиццадан Porsches-ке дейін онлайн режимінде тапсырыс бере алатын, сонымен бірге смартфонды бір рет сипау арқылы Twitter, Facebook және Instagram аккаунттарын жаңарта алатын жылдам қарқынмен, технологияға негізделген әлемде ықтимал пайдалы деректердің қосындысы таңқаларлық емес. әлем қарыштап дамып келеді.

Шындығында, IBM мәліметтері бойынша, адамдар күн сайын 2.5 квинтиллион байт деректер жасайды. Мұндай үлкен көлемдегі деректерді өңдеу олардың керемет көлемі мен күрделілігіне байланысты қиын, осылайша «үлкен деректер» деп аталатын нәрсені жасайды.

2009 жылға қарай АҚШ экономикасының барлық секторларындағы 1,000 немесе одан да көп қызметкері бар кәсіпорындар пайдалы болуы мүмкін шамамен 200 терабайт сақталған деректер өндірді деп есептелді.

Әрбір сектордағы өсуді жақсарту үшін үлкен деректерді талдау

Қазір айналасында өзгермелі деректердің көптігі бар, бизнес және басқа да әртүрлі корпорациялар мен секторлар кез келген пайдалы ақпаратты алу үшін әртүрлі деректер жиынын біріктіре алады.

Уэйн Хансен, Сент-Джондағы Нью-Брансуик университетінің Студенттік технологиялық орталығының менеджері үлкен деректерді «біз қазір үлкен деректер жиынын талдай алатынымыз туралы түсінікті сипаттайтын түсінікті сөз тіркесі» деп түсіндіреді. Негізінде біз жеке, әлеуметтік деректерді көбірек жинаймыз. , ғылыми және т.

Хансеннің негізгі технологиялық қызығушылығы технология мен мәдениеттің өзара әрекеттесуінде. Ол бұл қызығушылықты үлкен деректер арқылы зерттей алады. Мысалы, қылмыс пен салық мөлшерлемелері, халық және демография сияқты ақылды қалалардан алынған ақпаратты сол қала мен мәдениет туралы жалпы бақылау жасау үшін талдауға болады.

Үлкен деректер әртүрлі жолдармен жасалады. Ұялы телефон сигналдары мен әлеуметтік медиадан бастап онлайн және дүкендердегі транзакцияларды сатып алуға дейін біздің айналамызда деректер үнемі жасалып, өзгеріп отырады. Содан кейін бұл деректерді болашақта пайдалану үшін сақтауға болады.

Үлкен деректердің үш маңызды аспектісі бар, олар оны әртүрлі нарықтарда пайдалы етеді, олар үш V ретінде белгілі; көлемі, жылдамдығы және әртүрлілігі. Терабайт пен петабайтқа дейін жететін, жасалатын және пайдалануға болатын деректер санына қатысты көлем. Жылдамдық, белгілі бір секторда немесе басқа деректер жинақтарымен салыстырғанда маңызды емес болғанға дейін деректерді алу және өңдеу жылдамдығын білдіреді. Әртүрлілік, яғни пайдаланылған деректер жиынының түрлерінің әртүрлілігі неғұрлым көп болса, нәтижелер мен болжамдар соғұрлым жақсырақ және дәлірек болады.

Үлкен деректерді талдау әртүрлі нарықтарда үлкен әлеуетке ие. Ауа-райы мен технологиядан бизнес пен әлеуметтік медиаға дейін үлкен деректер сатылымдарды, өнімділікті арттыруға және өнімдердің, сатылымдар мен қызметтердің болашақ нәтижелерін болжауға мүмкіндік береді. Мүмкіндіктер шексіз.

«Алдын ала деректер жеткілікті болған кезде барлығын болжауға болады», - дейді Хансен. Үлгілерді ашуға, тәртіпті орнатуға және статистиканы жарыққа шығаруға болады. Мұндай болжамдардың арқасында барлық дерлік секторда жаңа бәсекелестік артықшылық пайда болады. Содан кейін үлкен деректерді талдау жаңа бизнестің сәтті немесе сәтсіздігінің және жаңаларын құрудың негізгі құрамдас бөлігі болады.

Жасөспірім жастан жиырмаға дейінгі әйелдердің мақсатты тұтынушылық базасы үшін киім тігумен айналысатын компанияның қызметкері болуды елестетіп көріңіз. Қызыл түсті өкшелі туфлилердің әлеуетті сатылуын тез және дәл болжай алсаңыз, бұл ыңғайлы және тиімді емес пе?

Дәл осы жерде үлкен деректерді талдау басталады. Қанша әйел қызыл түсті өкшелі туфлиге онлайн тапсырыс бергені және қаншасы олар туралы твиттер жазғаны немесе қызыл биік өкшелі туфлиге сілтеме жасаған Youtube бейнелерін жариялағаны сияқты барлық тиісті статистиканы тиімді пайдалана алсаңыз, онда сіз Өнім сөрелерге түспей тұрып, оның қаншалықты жақсы жұмыс істейтінін дәл болжай алады. Осылайша болжамды жұмысты жойып, табысқа жету әлеуетін арттырады.

Мұндай болжам жасау мүмкіндігі өсіп келе жатқан сұранысқа айналуда және осылайша үлкен деректерді талдаудың дамуы да бар.

Pulse Group PLC, Азиядағы цифрлық зерттеу агенттігі - үлкен деректер тобына секірген компаниялардың бірі. Pulse осы өсіп келе жатқан салаға жақын болашақта үлкен инвестиция салуды көздеп отыр. Олардың инвестициялық жоспарына Киберджаяда жаңа үлкен деректерді талдау орталығын дамыту кіреді.

Мұндай орталықтар клиенттің бизнесіне немесе мақсаттарына пайдалы болуы мүмкін үлгілер мен корреляциялар сияқты маңызды ақпаратты табу үшін клиенттің барлық тиісті күн ағындарын құрастыруға және оны жылдам және тиімді түрде талдауға жауапты болады.

«Біз үлкен деректерді талдауды қолдана аламыз», - дейді Хансен, «және жалпылама мәлімдемелер жасай аламыз». Бұл жалпылаулар бизнесті, білім беруді, әлеуметтік медианы және технологияны қоса алғанда, әрбір секторды жақсартуға мүмкіндік береді.

Көптеген компанияларда болжам жасау үшін қажетті деректер бар, бірақ оларда әртүрлі деректер қалталарын қосу және оларды пайдалы ету үшін оларды бөлшектеу мүмкіндігі жоқ.

Pulse компаниясының бас атқарушы директоры Боб Чуа олардың Pulsate деп аталатын жаңа үлкен деректер кәсіпорны олардың басты назарына айналуы мүмкін екенін мойындайды. Ақылды қаржылық қадам, өйткені үлкен деректер нарығы алдағы бес жылда 50 миллиард доллардан асады деп күтілуде.

Келесі үш жылда Pulsate үлкен деректерді талдауда ілгерілеуді жоспарлап отыр және деректер ғалымдары үшін 200 жоғары деңгейлі жұмыс орындарын ашады. «Деректерді жинау да, талдау да арнайы дағдылар жиынтығын қажет етеді», - дейді Хансен, «осылайша жаңа мүмкіндіктер ашылады».

Бұл жаңа жұмыстарды орындау үшін қызметкерлер тиісті түрде оқытылуы керек еді. Pulse Group сонымен қатар жаңа деректерді талдау орталығына сүйемелдеу және деректерді талдаушыларға деген өсіп келе жатқан қажеттілікті қанағаттандыру үшін әлемдегі деректер ғалымдары үшін алғашқы оқу академияларының бірін ашуға ниетті.

Үлкен деректер жаңа мүмкіндіктер мен оқу тәжірибесін ұсынудан басқа білім әлеміне басқа да оң әсер етуі мүмкін. Хансен білім беру секторын жақсарту үшін талданған үлкен деректер арқылы оқушылардың мінез-құлқын талдауға болатынын айтады. «Соңында мақсат - студенттердің тәжірибесін жақсарту [және] сақтау санын арттыру үшін осындай жиналған деректерді пайдалану».

Жаңа жұмыс орындарын құру мен білім беру мүмкіндіктері мен әлеуетті болжамдар мен бизнестің өсуі арасында үлкен деректер барлығы жақсы нәрсе сияқты. Дегенмен, осындай үлкен көлемдегі ақпаратты талдау мен пайдаланудың кейбір кемшіліктері мен кемшіліктері бар.

Шешуді қажет ететін мәселенің бірі - бұл әртүрлі корпорациялардың деректер жиынтығы ретінде пайдалануы үшін қандай ақпарат тегін ойын. Құпиялылық пен қауіпсіздікке қатысты мәселелерді шешу қажет болады. Сондай-ақ қандай ақпарат кімге тиесілі деген сұраққа жауап беру қажет. Деректер үздіксіз жіберілген және қабылданған кезде жеке зияткерлік меншік пен қоғамдық аумақ арасындағы сызық бұлыңғыр болады.

Екіншіден, барлық ақпарат пайдалы емес немесе дұрыс талданбайынша пайдасыз. Кейбір деректер жиындары тиісті және сәйкес сәйкес деректермен біріктірілмесе, іс жүзінде ештеңені білдірмейді. Бұл дегеніміз, компанияның барлық қажетті деректерге қол жеткізуі және оны қалай дұрыс табу және талдау туралы білімі болмаса, үлкен деректер олардың уақытын босқа өткізу болып табылады.

Сондай-ақ деректер қорқынышты жылдамдықпен өсуде. Әлемдік деректердің 90 пайызы тек соңғы екі жылда жасалды және бұл сан тұрақты өсіп келеді. Егер жаңа сәйкес деректер біз оны талдай алатынымыздан тезірек жасалса, үлкен деректерді талдау маңызды емес болады. Өйткені, нәтижелер пайдаланылған ақпарат сияқты ғана жақсы.